用官方的话来说，FastAPI 是一种现代，快速（高性能）的 Web 框架，基于标准Python 类型提示使用 Python 3.6+ 构建 API ? FastAPI 站在巨人的肩膀上？...那么再来看看最新的 Python web框架的性能响应排行版 ?...from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel # 请求主体类 class Item(BaseModel): name:...items/") async def create_item(item: Item): return item 发送 post 请求来提交一个 Item(请求主体) 并返回，来看看提交过程。...成功提交并返回 200 状态码 请求主体+路径+查询参数，在请求主体的基础上加入 url 动态路径参数 和 查询参数 from fastapi import FastAPI from pydantic
由于这种设计，不可能用标准Python类型提示将请求参数和主体声明为函数参数。 因此，数据验证，序列化和文档编制必须以代码而非自动完成。或者必须像 Hug 框架这样将它们实现为 Falcon 之上。...依赖注入系统需要对依赖项进行预注册，并且将基于已声明的类型解决依赖问题。因此，不可能声明多个组件来提供一个特定的类型。 路由在一个单独的地方声明，函数在另一个地方使用，（而不是在函数顶部使用装饰器）。...主体模式的定义没有使用 Python 的类型提示，它与 Marshmallow 有点相似，因此，对编辑器的支持不会那么好，但是 APIStar 仍然是最好的选择。...类型声明多个内容（数据验证，序列化和文档），同时又提供了强大的编辑器支持，这是非常绝妙的主意。...FastAPI 使用的框架 Pydantic Pydantic 是一个库，基于Python类型提示来定义数据验证，序列化和文档（使用JSON模式）。这使其非常直观。
modules={"models": ["app.models"]})Tortoise.generate_schemas()在这个示例中，我们使用的是 SQLite 数据库，并定义了一个名为 models 的 Python...模块，其中包含所有数据库模型类的定义。...(User)user_create_schema = pydantic_model_creator(UserCreate, exclude_readonly=True)@router.post("/",...该依赖项定义在 get_database 函数中），并将该用户添加到数据库中。...它使用 pydantic_model_creator 函数创建一个 Pydantic 模型来序列化和反序列化数据库模型，并返回一个 UserOut 对象。
之前也使用过 Python 中的 Django 和 Flask 作为项目的框架。...Python 是最流行的编程语言之一。从脚本到 API 开发再到机器学习，Python 都有着它自己的足迹。因为 Python 注重开发者的体验和其所能提供的大量工具而大受欢迎。...该 payload 必须包含一个用户名和密码。...现在，如果我们将请求本身作为响应返回，Pydantic 将省略 password ，因为我们定义的响应模型不包含密码字段。...身份认证 Flask 虽然 Flask 没有原生解决方案，但可以使用多个第三方扩展。 FastAPI FastAPI 通过 fastapi.security 包原生支持许多安全和身份验证工具。
Pydantic是一个基于Python类型注解的数据验证和设置管理工具。它主要用于FastAPI等框架中进行数据验证，但也可以在其他场景中使用。...Pydantic简介 Pydantic的设计目标是通过Python的类型注解提供数据验证和解析功能。...类型安全：利用Python类型注解实现类型安全。 性能优越：在保证数据安全性的同时，保持高性能。 安装Pydantic 在开始使用Pydantic之前，需要先安装它。...age: int is_active: bool = True 在这个示例中，我们定义了一个User模型，其中包含id、name、age和is_active字段。...User(BaseModel): id: int name: str age: int @app.post("/users/") async def create_user(
usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy...("/user/", response_model=UserOut) async def create_user(user: UserIn): return user 即使请求数据包含了密码，但因为响应模型不包含...password，所以最终返回的响应数据也不会包含 password FastAPI 通过 Pydantic 过滤掉所有未在响应模型中声明的数据 正确传参的请求结果 查看 Swagger API 文档...键类型可以是 int、str，值类型可以是任意类型 DictIntStrAny = Dict[Union[int, str], Any] 官方建议 不推荐使用这两个参数，而推荐使用上面讲到的思想，通过多个类来满足请求模型...create_user(user: User): return user 正确传参的请求结果 查看 Swagger API 文档 passwor 仍然存在，这明显不是我们想要的最佳效果，所以还是推荐用多个类的思想
import BaseModel, Field from pydantic import HttpUrl Name = Text Url = Text BaseUrl = Union[HttpUrl...模块，目的是告诉读者我这些属性是什么类型的 模型类源码分析 这里以代码注解的方式讲解 MethodEnum class MethodEnum(Text, Enum): """ 枚举请求方法...，定义了常用的http请求方法 """ GET = "GET" POST = "POST" PUT = "PUT" DELETE = "DELETE" HEAD...TestsMapping class TestsMapping(BaseModel): """ 测试映射 1.project_meta 2.testcases 测试用例集，list下有多个用例...：python版本 platform：平台 """ httprunner_version: Text python_version: Text platform:
FastAPI是用于在Python中构建API的高性能异步框架。 它提供了对Swagger UI开箱即用的支持。...@app.get('/index') async def hello_world(): return "hello world" 金字塔支持 FastAPI提供的我最喜欢的功能之一是Pydantic...我们可以定义Pydantic模型，并且FastAPI将为这些模型处理请求-响应。 让我们创建一个COVID-19症状检查器API来理解这一点。...Covid-19（新冠肺炎）症状检查器API 我们创建一个请求主体，它是客户端发送请求的格式。它将由Swagger UI使用。...from pydantic import BaseModel class Symptom(BaseModel): fever: bool = False dry_cough: bool
只需要在URL上添加/docs就可以访问文档可可以进行代码调试，特别是对于post请求是浏览器是不能直接访问的所以需要一个文档来进行调试，而FastAPI就自带了这个功能。...1.3依赖注入系统 FastAPI 提供了一个强大的依赖注入系统，使得在路由处理函数中使用依赖项（如数据库连接、配置等）变得简单。这提高了代码的可测试性和可维护性。...这对于协作团队、新项目的启动以及对API的快速迭代都是非常有益的。 此外，FastAPI还倚仗Pydantic库提供强大而灵活的数据验证机制。...选择使用哪个框架取决于项目的具体需求和开发者的偏好。...同时，FastAPI提供了大量的扩展和中间件，使得开发者能够根据项目的需求进行灵活的定制，而不受束缚。
FastAPI 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架，它提供了强大的工具来处理 Web 表单。...password: str在上面的代码中，我们定义了一个名为 LoginForm 的表单模型，该模型包含了用户名和密码两个字段。...注意，我们使用 Pydantic 的 BaseModel 来定义模型。验证表单数据在 FastAPI 中，您可以使用 Pydantic 的验证功能来验证表单数据。...在上面的代码中，我们定义了一个名为 LoginForm 的表单模型，该模型包含了用户名和密码两个字段。Pydantic 会自动验证这些字段的数据类型、长度等属性，因此您不需要手动编写验证代码。...例如，下面是一个使用 LoginForm 模型验证表单数据的示例：from fastapi import FastAPI, Formapp = FastAPI()@app.post("/login")async
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...注意，从 fastapi 导入的 Query、Path、File 等项，实际上是返回特定类的函数。...其实就是 Python文件，可直接传递给其他预期 file-like 对象的函数或支持库。...FastAPI 的 UploadFile 直接继承自 Starlette 的 UploadFile，但添加了一些必要功能，使之与 Pydantic 及 FastAPI 的其它部件兼容。...我们实现下多个文件的上传 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from typing import List app = FastAPI()
GLMTransformer：其中包含40个GLMBlock，每个里面包含self_attention、post_attention_layernorm以及mlp模块 EVA2CLIPModel：包含...patch_embedding和transformer模块，transformer模块包含63个TransformerLayer，每个TransformerLayer中包含input_layernorm...它基于标准的Python类型提示，提供自动的交互式文档和数据验证。...3.1.3 pydantic Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理。它被广泛用于FastAPI中，用于定义请求和响应模型，以进行数据验证和解析。...更多json用法可以参考之前的文章 3.3.2 代码使用 将以上客户端代码放入post_api.py中，采用python post_api.py调用服务端接口。
Python第三流行的Web框架 在2020年的Python开发者调查结果中，有这样一段话：“FastAPI在此次调查迭代中首次被引为选项，表现为Python第三流行的Web框架。”...安装 对Python版本要求是3.6+。...": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results 甚至其中也能包含正则表达式...请求体-多参数 一、如果请求体嵌套了多个JSON： { "item": { "name": "Foo", "description": "The pretender...附加模型 在上面的示例中，UserIn是入参，UserOut是出参，不包含password，但是在实际情况中，还需要第三个模型UserInDB，在存入数据库时，把password进行加密。
FastAPI基于Starlette框架，并且使用Pydantic库进行数据验证和转换，从而使RESTful API的开发变得更加容易。...通常情况下，GET请求会从服务器获取数据，因此GET请求的路由通常包含查询参数（比如查询关键字或过滤条件）。...通过上述介绍，我们可以看到，使用FastAPI实现GET和POST请求非常简单和直观。与其他Python框架相比，FastAPI的主要优势在于其性能优异、易用性强和强类型支持等方面。...数据验证和转换：FastAPI使用Pydantic库进行数据验证和转换，可以帮助开发者在编写API时减少出错的可能；Flask没有这个功能，需要手动编写数据验证和转换的代码。...因为每一个框架都有自己的优势和适用场景，可以根据项目的规模、目标、需求等因素来进行选择。
前言 在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy...userInDB = UserInDB(**user.dict(), hashed_password=hash_password) # 返回数据 return userInDB @app.post...提供的方法，将模型的实例对象转换为 dict Pydantic 入门篇 **user.dict() 先将 user 转成 dict，然后解包 Python 解包教程 减少代码重复 核心思想 减少代码重复是...userInDB = UserInDB(**user.dict(), hashed_password=hash_password) # 返回数据 return userInDB @app.post
如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。...请求体中嵌套多个参数 # 创建一个数据模型 # 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。...citys: Optional[List] = None population: int = Field(default=None,title="人口数",ge=1000) # 请求体中多个参数...animal:Animal, # 最开始定义的模型 city:City ): return {"animal":animal,"city":city} 上面的请求体就包含两个参数...的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。
将只允许一个线程与其通信，假设每个线程只处理一个独立的请求 这是为了防止被不同的事物（对于不同的请求）共享相同的连接 但是在 FastAPI 中，使用普通函数 (def) 可以针对同一请求与数据库的多个线程进行交互...配置项 orm_mode 会告诉 Pydantic 模型读取数据，即使它不是字典，而是 ORM 模型（或任何其他具有属性的任意对象） # 正常情况 id = data["id"] # 还会尝试从对象获取属性...# 2、将实例对象添加到数据库会话 Session 中 db.add(db_user) # 3、将更改提交到数据库 db.commit() # 4、刷新实例，方便它包含来自数据库的任何新数据...(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() # 创建用户 @app.post...db: Session = Depends(get_db)): return curd.get_users(db, skip, limit) # 创建 item @app.post
WebApi类型项目的最大优势就是，开发者再也不用担心客户端和服务器之间传输的数据的序列化和反序列化问题，因为WebApi是强类型的，可以自动进行序列化和反序列化。...GET 请求指定的页面信息，并返回实体主体。用于从服务器端获取数据，且不应该对服务器端有任何操作和影响。 2....POST 向指定资源提交数据进行处理请求（例如提交表单或者上传文件）。数据被包含在请求体中。POST 请求可能会导致新的资源的建立和/或已有资源的修改，对服务器端产生影响。 3....Get类型的请求发送给以Get开头的方法去处理，Post类型的请求交给Post开头的方法去处理，Put和Delete同理。...关键特性: 快速：可与NodeJS和Go并肩的极高性能（归功于Starlette和 Pydantic），最快的 Python web 框架之一。
FastAPI 是一个用于构建Web APIs的现代、快速（基于Starlette和Pydantic）、高性能Python框架。...数据验证：利用 Pydantic 强大的数据验证功能，确保数据的完整性和正确性。 自动文档：内置 Swagger 和 ReDoc 文档生成，API 文档自动生成，无需额外配置。...高级用法与案例 FastAPI 不仅支持简单的 GET 和 POST 请求，还能处理更复杂的逻辑。...下面是一个更复杂的例子： 案例：构建一个用户注册 API 这个例子展示了如何处理 POST 请求，数据验证，以及异常处理。...在本文中，我们通过多个例子详细展示了FastAPI的基本用法和高级应用。 未来展望 随着 API 需求的不断增长，FastAPI 将会在更多的项目中被广泛应用。
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